首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--计算技术、计算机技术论文--计算机的应用论文--信息处理(信息加工)论文--检索机论文

基于用户反馈信息的新闻推荐系统设计与实现

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-8页
第一章 绪论第8-14页
   ·研究背景及意义第8-10页
     ·网民规模增加第8页
     ·“网络新闻”应用迅速发展第8-9页
     ·网络新闻发展带来的问题第9-10页
   ·国内外研究现状第10-11页
     ·国外研究现状第10页
     ·国内研究现状第10-11页
   ·主要研究内容第11-12页
   ·论文组织安排第12-14页
第二章 新闻推荐系统技术基础第14-22页
   ·系统开发技术第14-15页
     ·数据库技术第14页
     ·C#语言第14-15页
   ·系统开发环境第15-17页
     ·开发环境 Visual Studio 2010第15-16页
     ·数据库 SQL Server 2005第16-17页
   ·常用的推荐算法第17-19页
     ·基于内容的推荐算法第18页
     ·协同过滤推荐算法第18-19页
     ·基于关联规则推荐算法第19页
     ·组合推荐算法第19页
   ·新闻推荐系统关键技术第19-21页
     ·基于用户反馈信息的个性化新闻推荐算法第19-20页
     ·新闻推荐模块流程第20-21页
   ·本章小结第21-22页
第三章 系统需求分析第22-28页
   ·系统功能性需求第22-23页
   ·系统非功能性需求第23-25页
     ·系统性能需求第23-24页
     ·系统界面风格需求第24页
     ·系统软硬件需求第24-25页
   ·系统的安全需求分析第25-26页
   ·本章小结第26-28页
第四章 系统设计第28-40页
   ·系统总体结构设计第28-30页
     ·系统层次设计第28-29页
     ·系统结构模型第29-30页
   ·数据库设计第30-32页
     ·数据库的创建第30-31页
     ·数据库表的设计第31-32页
   ·系统功能模块设计第32-37页
     ·信息采集模块设计第33-34页
     ·数据处理模块设计第34页
     ·话题检测模块设计第34-36页
     ·热点发现模块设计第36-37页
     ·新闻推荐模块设计第37页
   ·本章小结第37-40页
第五章 系统功能模块实现与测试第40-46页
   ·信息采集模块第40页
   ·数据处理模块第40-41页
   ·话题检测模块第41-42页
   ·热点发现模块第42-43页
   ·新闻推荐模块第43-44页
   ·系统测试第44-45页
   ·本章小结第45-46页
第六章 总结与展望第46-48页
参考文献第48-50页
致谢第50页

论文共50页,点击 下载论文
上一篇:基于页面预判的微博采集系统设计与实现
下一篇:基于J2EE的小型企业办公自动化系统的设计与实现